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repORt 2018–050, Lehrstuhl für Operations Research, RWTH Aachen University

Neueinteilung der Bundestagswahlkreise
mithilfe mathematischer Optimierung?
Szenarien: 250 und 200 Bundestagswahlkreise
Sebastian Goderbauer, Georg Wicke und Marco Lübbecke
RWTH Aachen University, Lehrstuhl für Operations Research
E-Mail: goderbauer@or.rwth-aachen.de, luebbecke@or.rwth-aachen.de

Zusammenfassung. Im Auftrag des Bundeswahlleiters haben wir zwei mögliche Wahlkreiseinteilungen für die Bundestagswahl in 250 bzw. 200 Wahlkreise
berechnet. Der Einsatz mathematischer Optimierung sichert dabei Neutralität
und Transparenz: Alle harten Kriterien werden strikt eingehalten; Einteilungsgrundsätze aus Recht und Gesetz werden bestmöglich erfüllt. Keine anderen(insb. keine politischen, kulturellen, ökonomischen etc.) Vorgaben oder Einschränkungen flossen ein; keine einzige (gesetzlich mögliche) Einteilung wurde
im Vorfeld ausgeschlossen oder favorisiert. In der Optimierung wurde eine objektiv bestmögliche Balancierung der Kriterien „Einhaltung der administrativen
Grenzen von kreisfreien Städten und Landkreisen“ sowie „Abweichung der Bevölkerungszahl zwischen den Wahlkreisen“ angestrebt. Datenbasis ist die von uns
um einige Geometrien und Bevölkerungsdaten ergänzte Basiskarte des Statistischen Bundesamtes; sie ist damit die umfassendste und aktuellste ihrer Art.

1

Einleitung

Nicht zuletzt ausgelöst durch den größten Deutschen Bundestag aller Zeiten
nach der Wahl 2017 wird über eine Reform des Bundeswahlrechts diskutiert. Im
Rahmen dessen wird u.a. eine Abänderung der Anzahl der Bundestagswahlkreise
von aktuell 299 debattiert (Behnke et al., 2017, Pukelsheim, 2018).
In der Praxis ist es üblich, dass bei der im Vorfeld jeder Bundestagswahl stattfindenden Revision der Wahlkreiseinteilung durch Wahlkreiskommission und Gesetzgeber auf die Einteilung der letzten Wahl zurückgegriffen wird. Falls unter
Verwendung neuster Bevölkerungszahlen Wahlkreise nicht mehr gesetzeskonform
sind, werden manuell und – begründet mit der vom Bundesverfassungsgericht?

Die hier dokumentierten Datenerhebungen und -bereinigungen, Berechnungen und
Auswertungen wurden im Juli und August 2018 am Lehrstuhl für Operations Research der RWTH Aachen University im Auftrag des Bundeswahlleiters erstellt.
.
Version: 27. September 2018

2

angewiesenen Wahlkreiskontinuität – möglichst minimalinvasiv Änderungen vorgenommen. Dieses Vorgehen ist bei einer Änderung der Wahlkreisanzahl nicht
mehr möglich, da eine vollständige Neueinteilung vorzunehmen ist. Es gibt offensichtlich unüberschaubar viele gesetzeskonforme Möglichkeiten, Wahlkreise abzugrenzen. Nicht zuletzt aus diesem Grund sollte eine neue Wahlkreiseinteilung
unter objektiven Kriterien durchgeführt werden. Diese Kriterien sind transparent aus den rechtlich vorgegebenen Einteilungsgrundsätzen zu folgern.
Die von uns entwickelten Modelle und Methoden der mathematischen Optimierung ermöglichen die objektive Berechnung von Wahlkreisneueinteilungen.
Hierbei werden Muss-Vorgaben eingehalten und die größtmögliche Erfüllung weiterer rechtlicher Einteilungsgrundsätze angestrebt. So kann eine Einteilung in
Bundestagswahlkreise gefunden werden, die robuster gegenüber zukünftigen Bevölkerungsbewegungen ist und zugleich bestmöglich Verwaltungsgrenzen beachtet
um u.a. den administrativen Aufwand gering zu halten, der bei Wahldurchführung und Arbeit in den Wahlkreisen besteht.
Im Auftrag des Bundeswahlleiters haben wir mithilfe der von uns entwickelten optimierungsbasierten Software Neueinteilungen der Wahlkreise berechnet.
Als Szenarien waren eine Anzahl von 250 bzw. 200 Wahlkreisen vorgegeben.
Unsere Arbeit und sämtliche Berechnungen sind frei von politischen, soziokulturellen, -ökonomischen o.ä. Daten und berücksichtigen ausschließlich die angegebenen Vorgaben und Kriterien. Im Folgenden werden insbesondere die Datenbeschaffung und -aufbereitung zu Geographie und Bevölkerung sowie die mathematische Interpretation der rechtlichen Einteilungsgrundsätze dokumentiert.
1.1

Warum Mathematische Optimierung?

Um eine große Zahl voneinander abhängiger Entscheidungen zu modellieren,
bedienen wir uns der diskreten und ganzzahligen Optimierung. Diese ermöglicht uns, sämtliche (unüberschaubar viele) Konfigurationen gesetzeskonformer
Wahlkreiseinteilungen kompakt zu beschreiben („Modell“), Ziele wie möglichst
geringe Abweichung zur durchschnittlichen Bevölkerungszahl zu definieren undbezüglich dieser Ziele beweisbar bestmögliche Einteilungen zu berechnen. Alledabei formulierten Bedingungen werden eingehalten, keine anderen Vorgabenoder Einschränkungen berücksichtigt.
Diese Methodik grenzt sich scharf von heuristischen und manuellen Vorgehenab, bei denen „nur einige wenige plausible Alternativen“ bestimmt und bewertet
werden. In der mathematischen Optimierung wird von vornherein keine einzige
denkbare Konfiguration ausgeschlossen. Sie bietet daher eine nur auf nachprüfbaren Fakten beruhende (bestmögliche) Entscheidungsgrundlage.
Einmal mit den umfassenden Möglichkeiten dieser Methodik vertraut, kannman offenere Fragen stellen. Als Beispiel sei genannt, dass hier die recht willkürlich gewählten „runden“ Wahlkreisanzahlen von 200 und 250 untersucht werden.
Statt dessen könnte man etwa fragen, welche Wahlkreisanzahl bestmöglich auf
die (Bevölkerungs-)Struktur Deutschlands und insbesondere dessen Bundesländer passt, um beispielsweise größtmögliche Wahlkreiskontinuität für zukünftige
Wahlen zu garantieren.

3

Operations Research (OR) bezeichnet die auf mathematischen Modellen
und Algorithmen beruhende Unterstützung von Planungen und Entscheidungen.
Der Lehrstuhl für Operations Research an der RWTH Aachen besteht seit 2010.
Das Aachener OR vereint Grundlagenforschung mit der Anwendung von modernster mathematischer Optimierung in praktischen Fragestellungen in u.a. Produktion, Logistik, Mobilität, Gesundheitswesen, Bildung, Energie und Sport.
Seit 2013 befassen wir uns intensiv mit der Einteilung von Wahlkreisen mit
mathematischer Optimierung. Die im Springer-Verlag veröffentlicht Masterarbeit von Goderbauer (2016) fasst die erarbeitete Ausgangslage zusammen. Eine
Finanzierung der VolkswagenStiftung ermöglichte 2016/17 die weitere wissenschaftliche Arbeit. Goderbauer und Lübbecke (2018) arbeiten an einer Publikation zu der auch hier verwendeten Software zur Unterstützung bei der Wahlkreiseinteilung. Einen Literaturüberblick zum Political Districting Problem, insbesondere aus dem Blickwinkel der deutschen Einteilungsgrundsätze, tragen Goderbauer und Winandy (2017) bei.

2

Rechtsgrundlagen und mathematische Formalisierung

2.1

Rechtliche Vorgaben an eine Wahlkreiseinteilung

Das Bundeswahlgesetz sowie Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichts bilden die Rechtsgrundlage für Bundestagswahlkreise. Folgende Vorgaben und
Grundsätze sind zu beachten:(1) Grenzen der Bundesländer strikt einhalten(§3 Abs. 1 Nr. 1–2 BWG)

Zuteilung der WK auf Bundesländer mit Divisormethode mit Standardrundung(2) Deutsche Bevölkerungszahl eines Wahlkreises(§3 Abs. 1 Satz 2 BWG)

Abweichung von durchschnittlicher Bevölkerungszahl der WK:◦ Toleranzgrenze (soll) ±15%, Höchstgrenze (muss) ±25% (§3 Abs. 1 Nr. 3 BWG)
◦ Wahlgleichheit ⇒ möglichst gleiche Bev.zahl der WK (Art. 38 Abs. 1 Satz 1 GG)
zusätzlich im Blick: Anzahl Wahlberechtigte und Bev.entwicklung (BVerfG 130, 212)(3) Zusammenhang eines jeden Wahlkreisgebietes(§3 Abs. 1 Nr. 4 BWG)

(4) Administrative Grenzen möglichst einhalten
Gemeinden, Kreise und kreisfreie Städte(5) Kontinuität der räumlichen Gestalt der WK(§3 Abs. 1 Nr. 5 BWG)
(BVerfG 95, 335 und 130, 212)

Der Grundsatz Kontinuität (5) fällt hier weg, da komplette Neueinteilungendurchzuführen sind und vorherige Wahlkreise dabei keine Rolle spielen sollen.
Die Praxis zeigt folgende Zusätze, die wir umgesetzt haben: Regierungsbezirke sind möglichst strikt einzuhalten. In den Szenarien 250 sowie 200 WK ist
dies in allen bis auf einen Fall in Hessen möglich (vgl. Anhang A.3.1). Gemeindeverbände werden in der Praxis nahezu nie auf mehrere Wahlkreise aufgeteilt.
Unsere berechneten Einteilungen erfüllen dies uneingeschränkt. Eine Gemeinde
wird nur auf mehrere Wahlkreise aufgeteilt, wenn nötig, d.h. sie eine „bevölkerungsreiche“ Stadt ist. Solche Gemeinden sind kreisfreie Städte (Ausnahme
Hannover, vgl. Fußnote 8 im Anhang), deren Grenzen laut Grundsatz (4) nach
Möglichkeit einzuhalten sind.

4

2.2

Mathematische Modellierung: Bedingungen und Bewertungen

Die mathematische Formalisierung unterscheidet klar zwischen strikt einzuhaltenden Bedingungen sowie Bewertungskriterien. Zusammen ergeben diese das(hier nicht ausgeführte) Modell und somit die Grundlage unserer Arbeit.
(i) Bedingungen, die jeder Wahlkreis ausnahmslos zu erfüllen hat• 25%-Höchstgrenze der Bevölkerungsabweichung einhalten• zusammenhängendes Gebiet bilden• Bundesländer- und (ggf.) Regierungsbezirksgrenzen nicht überschreiten• Gemeindeverbände und „kleine“ Gemeinden zusammen halten(ii) Bewertungskriterien, um Wahlkreise bzgl. der Einteilungsziele zu beurteilen• Beachtung der Grenzen der Kreise und kreisfreien Städte• Abweichung der dt. Wahlkreisbevölkerung vom Durchschnitt
Das Büro des Bundeswahlleiters gab vor, dass für unsere Arbeit beide Einteilungsziele als gleich gewichtig anzusehen seien. Die Messfunktionen zur numerischen Bewertung von Wahlkreisen bezüglich der beiden Kriterien und somit die
Zielfunktion des Optimierungsmodells sind im Anhang A.2 ausgeführt.

Unser Software-Tool zur Entscheidungsunterstützung

Basierend auf,

einem freien Geoinformationssystem.

Hauptfunktionen+ Betrachte und analysiere Wahlkreise.
+ Ändere Wahlkreise per Hand.
+ Nutze mathematische Algorithmen,

um optimale Änderungsvorschlägezu erhalten.

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Sebastian Goderbauer und Marco Lübbecke, RWTH Aachen University

4/27

Abb. 1. Startbildschirm der von uns entwickelten Software nach Import einer Wahlkreiseinteilung Deutschlands. Interaktive Kartendarstellung mit ein- und ausschaltbaren Grenzverläufen und Gebietsnamen. Einfärbung der Wahlkreise abhängig von dessen
Bevölkerungsabweichung (vgl. Legende in Abb. 2).

53

Unsere optimierungsbasierte Software: Entscheidungsunterstützung bei der Einteilung von Wahlkreisen

Um die entwickelten Methoden leicht benutzen zu können und (berechnete)
Wahlkreiskarten anzuzeigen sowie bezüglich der Vorgaben analysieren zu können, haben wir ein spezielles Software-Tool entwickelt (s. Abb. 1). Neben derVisualisierung ist es auch möglich, per Mausklick Gebiete umzusetzen und die
Auswirkungen auf die Einteilungsziele unmittelbar zu erfahren.
Es können Algorithmen angestoßen werden, um optimierungsbasierte Änderungsvorschläge zu erhalten (s. Abb. 2). Für die Optimierung sowie numerische Bewertung von Einteilungen kann angegeben werden, für wie wichtig dieeinzelnen Einteilungsziele relativ zueinander anzusehen sind. Auch berechnete
Einteilungen können per Hand modifiziert oder Vorschläge rückgängig gemacht
werden. Somit behalten Nutzende weiterhin die Hoheit über alle Entscheidungen– für diese wird als Angebot objektive Unterstützung bereitgestellt.
Die Software kann auch eingesetzt werden, um Wahlkreise auf anderen Ebenen einzuteilen, z.B. für Landtagswahlen oder Kommunalwahlen.
Example: Optimize 2013’s Constituencies for 2017 Election

Example: Optimize 2013’s Constituencies for 2017 Election

Brandenburg

Brandenburg

10 Wahlkreise

10 constituencies◮ wähle Wahlkreise aus◮ wähle Wahlkreise aus
alle 10 Wahlkreise in Brandenburgalle 10 Wahlkreise in Brandenburg◮ wähle Gewichtung der Ziele◮ wähle Gewichtung der Ziele
1
Kontinuität
3
1
Bevölkerungsabweichung3
1administrative Grenzen einhalten
31
Kontinuität
3
1
Bevölkerungsabweichung3
1administrative Grenzen einhalten
3◮ start optimization◮ starte Optimierung

Dt. Bevölkerungzu vielGrenzenPopulation

Boundaries

Wahlkreis –Kreise, krfr. Städte –too large

constituency –Kreise, krfr. Städte –Toleranzintervall

tolerance interval

Territory

Gebietezu wenig

umgesetzt 

too small

newly allocated Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Sebastian Goderbauer, RWTH Aachen University

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Sebastian Goderbauer, RWTH Aachen University

Abb. 2. Optimierung der Wahlkreise in Brandenburg für Bundestagswahl 2017, ausgehend von der 2013er Einteilung. Der Nutzende wählte gleiche Gewichtung der Einteilungsziele Kontinuität, Bevölkerungsabweichung und administrative Konformität.

Literaturverzeichnis
J. Behnke, F. Decker, F. Grotz, R. Vehrkamp, und P. Weinmann. Reform des Bundestagswahlsystems: Bewertungskriterien und Reformoptionen. Verlag Bertelsmann
Stiftung, Güthersloh, 2017.
S. Goderbauer. Mathematische Optimierung der Wahlkreiseinteilung für die Deutsche
Bundestagswahl. Springer Nature, 2016.
S. Goderbauer und M. Lübbecke. Geovisual Decision Support for Optimal Political
Districting. Working Paper, 2018.
S. Goderbauer und J. Winandy. Political Districting Problem: Literature Review and
Discussion with regard to Federal Elections in Germany. repORt 2017–042, Lehrstuhl
für Operations Research, RWTH Aachen University, 2017. In Revision.
F. Pukelsheim. 598 Sitze im Bundestag statt 709? 200 Wahlkreise statt 299! Deutsches
Verwaltungsblatt, 3, 2018.

0/0

— Anhang ———————————————————A.1

6

Auswertung der berechneten WahlkreiseinteilungenAnteil an 299 WK

Bevor wir die von uns optimierungsbasierten Berechnungen anhand der beiden
Einteilungsziele auswerten, tun wir dies zur Einordnung für die aktuell geltende
Einteilung in 299 Bundestagswahlkreisen; siehe dazu Abbildung 3.
Jeder Punkt im Streudiagramm gibt für einen Wahlkreis dessen betragliche
Bevölkerungsabweichung sowie Konformität mit Kreisen und kreisfreien Städten
an. Zweiteres, die administrative Konformität eines Wahlkreises, wird wie inAbschnitt A.2.2 angegeben gemessen. Zusätzlich zu dem Streudiagramm wird
die Verteilung der Zielausprägungen in zwei Histogrammen ausgewertet.
In Abbildung 4 sind die analogen Diagramme für die berechneten Wahlkreiseinteilungen dargestellt. Man sieht deutlich, dass kleinere Bevölkerungsabweichungen vorherrschen. 168 von 200 bzw. 230 von 250 Wahlkreisen weichen weniger als 10% von der durchschnittlichen Wahlkreisbevölkerungszahl ab. Die vierWahlkreise über 20% Bevölkerungsabweichung im Szenario 200 WK sind der Verteilung der Wahlkreise auf die Bundesländer geschuldet (vgl. Tabelle 8). Dadurch
ist es im Saarland und Bremen nicht möglich, Wahlkreise mit durchschnittlich
besseren Abweichungswerten als 21,7% und 23% einzuteilen. Insgesamt werden
die administrativen Grenzen in den Szenarien 250 und 200 WK vergleichbar gut
wie in der aktuellen Einteilung eingehalten. Wobei anteilig weniger Wahlkreisevolle Konformität mit Kreisen und kreisfreien Städten besitzen.
Die Flexibilität der angewandten Optimierungsmethoden ermöglicht es, falls
gewünscht, die Gewichtung der konkurrierenden Einteilungsziele zugunsten derEinhaltung von administrativen Grenzen zu verschieben und auf dieser Basisweitere Berechnungen durchzuführen. Diese Präferenzen können vom Entscheidenden dem Optimierungsmodell vorgegeben werden (vgl. Abschnitt 3).

1/2

Ist-Zustand

1/4

299 Wahlkreise0

Administrative Konformität

100%

75%

50%

25%

0%
0%

5%

10%
15%
20%
Bevölkerungsabweichung

25%

0

1/4
1/2
Anteil an 299 WK

Abb. 3. Auswertung der aktuell geltenden Einteilung in 299 Bundestagswahlkreise.

Anteil an 250 WK— Anhang ———————————————————

7

1/2

Szenario

1/4

250 Wahlkreise0

Administrative Konformität

100%

75%

50%

25%

Anteil an 200 WK

0%
0%

5%

10%
15%
20%
Bevölkerungsabweichung

25%

0

1/4
1/2
Anteil an 250 WK

1/2

Szenario

1/4

200 Wahlkreise0

Administrative Konformität

100%

75%

50%

25%

0%
0%

5%

10%
15%
20%
Bevölkerungsabweichung

25%

0

1/4
1/2
Anteil an 200 WK

Abb. 4. Auswertung der berechneten Einteilungen in 250 (oben) bzw. 200 WK (unten).

— Anhang ———————————————————

8

A.1.1 Beispiel zur Variation der Zielfunktionsgewichte
Durch eine Verschiebung der Präferenzen zwischen den Einteilungszielen wird die Zielfunktion
des Optimierungsproblems modifiziert. Dementsprechend ändert sich die numerische Bewertung
der Einteilungen, ggf. auch optimale Lösungen.
Als Beispiel sei hier Schleswig-Holstein im Szenario 200 WK betrachtet: Die von uns in der Studie berechnete Einteilung hält die Grenzen derKreise und kreisfreien Städte überdurchschnittlichgut ein und hat geringe Bevölkerungsabweichungen (fünf WK < 7%, restlichen zwei WK < 11%).
Verschiebt man nun die Zielgewichtung vollstän- Abb. 5. Perfekte admin. Kondig zugunsten der administrativen Konformität, formität (Legende in Abb. 2).
erhalten wir die Einteilung in Abb. 5 als Optimum. Kein Kreis, keine kreisfreie
Stadt ist auf mehrere Wahlkreise aufgeteilt; perfekte admin. Konformität. Der„Preis“ sind höhere Bev.abweichungen. Der hellblaue WK weicht um 23% nach
unten, der hellrote um 15% nach oben ab, andere WK bleiben unter 13%, drei
sogar unter 5,5%. Entscheidungstragende haben abzuwägen, welcher Trade-off
zwischen den Einteilungszielen gilt und die Optimierung zu berücksichtigen hat.
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A.1.2 Optimalität und Lösungsgüte
Eine Lösung eines Optimierungsproblems heißt optimal, wenn bezüglich der Zielfunktion keine echt bessere Lösung existiert. Verfahren der mathematischen Optimierung sind in der Lage solche unverbesserbaren Lösungen zu finden.
Der Beweis der Optimalität geht unter einer zu maximierenden Zielfunktion
prinzipiell wie folgt: im Verlauf des Verfahrens kennen wir sowohl den Zielfunktionswert L der besten bekannten Lösung als auch eine obere Schranke U auf das
Optimum. D.h. es ist im Verfahren mathematisch garantiert, dass der optimale
Zielfunktionswert im Intervall [L,U ] liegt. Im Laufe des Verfahrens werden immer
bessere Lösungen gefunden (L wächst) und die obere Schranke wird verbessert(U fällt). Sobald L = U , bricht das Verfahren mit Optimalitätsbeweis ab. Muss,z.B. aus Zeitgründen wie im vorliegenden Fall, das Verfahren vorher abgebrochen
werden, lässt sich mit Hilfe der oberen Schranke die Güte der bisher gefundenen
Lösung (in Prozent) garantieren. Dies ist allerdings eine pessimistische Schätzung. Garantieren wir etwa eine Güte von 10% für eine berechnete Lösung, so
heißt dies, dass sicher keine weitere Verbesserung um mehr als 10% möglich ist;
die gefundene Lösung kann aber bereits optimal sein und lediglich der Wert deroberen Schranke im Verfahren noch nicht genügend abgesenkt worden sein.
Die in der vorliegenden Arbeit angewendeten Lösungsmethoden für gemischtganzzahlige lineare Programme sowie darauf basierende lokale Suchen lieferten
uns in jeweils wenigen Minuten überwiegend Lösungsgüten von 5% oder geringer. Für wenige Bundesländer/Regierungsbezirke konnten wir Optimalität nachweisen. In zeitlich länger angelegten Rechenstudien wären sicherlich mehr Optimalitätsbeweise möglich. In unserer Forschung arbeiten wir daran, die obere
Schranke für diese Art von Problemen schneller senken zu können.

— Anhang ———————————————————
A.2

9Bewertungsfunktionen der Einteilungsziele

Um Wahlkreise und schließlich Einteilungen anhand der Zielkriterien bewerten
und vergleichen zu können, sind Bewertungsfunktionen der Ziele definiert worden. Dabei wird die Ausprägung eines Einteilungsziels (vgl. Abschnitt 2.2) für
einen Wahlkreis in Form einer reellen Zahl zwischen 0 (Ziel ungenügend bzw. gar
nicht ausgeprägt) und 1 (Ziel vollends ausgeprägt) angegeben. Anhand der im
Vorfeld vorgegebenen Gewichtung der Ziele (hier: beide Ziele gleichgewichtig)
berechnet sich die Bewertung eines Wahlkreises aus der gewichteten Summe derZielbewertungen dieses Wahlkreises. Schließlich ist die Bewertung einer ganzen
Wahlkreiseinteilung definiert als die Summe der Bewertungen der in der Einteilung enthaltenen Wahlkreise.
Das Optimierungsziel besteht somit darin, eine zulässige Wahlkreiseinteilung
mit maximaler Bewertung zu berechnen.
Bevölkerungsabweichung

Die in Abbildung 6 dargestellte stückweise lineare Funktion rechnet betragsmäßige Bevölkerungsabweichungeines Wahlkreises in eine Bewertungum. Dadurch werden kleine Abweichungen ähnlich gut bewertet und höhere Abweichungen überproportional
stark bestraft.
A.2.2

Bewertung

A.2.1

1
0,75
0,5
0,25
0
0 5 10 15 20 25
Bevölkerungsabw. in %Abb. 6. Stückweise lineare Funktion.

Grenzen der Kreise und kreisfreien Städte einhalten

Ein Wahlkreis erfüllt das Einteilungsziel der administrativen Konformität vollends(d.h. Bewertung 1), wenn
• der Wahlkreis aus genau einem oder mehreren Kreisen und/oder kreisfreien
Städten gebildet wirdoder
• der Wahlkreis vollständig in einem Kreis oder einer kreisfreien Stadt liegt
und dieser Kreis bzw. kreisfreie Stadt unvermeidbar in mehr als einen Wahlkreis aufgeteilt werden muss, d.h. mehr als das 1,25-fache der durchschnittlichen Wahlkreisbevölkerung besitzt.
In den restlichen Fällen ist die Bewertung definiert als der Längenanteil der
Wahlkreisaußengrenze, die auch Grenze von Kreisen und/oder kreisfreien Städten ist. D.h. in der Optimierung wird die Länge der Wahlkreisgrenze, die keine
Grenze von Kreis/kreisfreier Stadt ist, minimiert. Dadurch wird ermöglicht, dassauf Grundlage der Kreise und kreisfreien Städte kompakte Wahlkreisgebiete berechnet werden.

— Anhang ——————————————————— 10
A.3

Von 299 auf 250 bzw. 200 Wahlkreise

Aus Wahlkreisanzahl und deutscher Gesamtbevölkerung (73.165.489, Stichtag
30.09.2017) berechnen sich die gesetzlich vorgegebene 15%-Toleranz- und 25%Höchstgrenze der Bevölkerungsabweichung der Wahlkreise (s. Tab./Abb. 7).
Abweichung von durchschnittlicher Bevölkerungszahl der WK
nach unten

299 WK
250 WK
200 WK

nach oben< −25%< −15%≈ 0%> +15%> +25%< 183.526< 219.497< 274.371< 207.996< 248.763< 310.954

244.701
292.662
365.827> 281.405> 336.561> 420.701> 305.875> 365.827> 457.284

299 WK
250 WK
200 WK
150.000

200.000

250.000

300.000

350.000

400.000

450.000

500.000

Bevölkerungszahl
Tabelle/Abb. 7. Zulässige Bevölkerungszahlen der WK bei Gesamtbevölkerung von73.165.489 (30.09.2017). Der in der Abbildung dicker dargestellte Abschnitt stellt jeweils das ±15%-Abweichungsintervall um die durchschnittliche Bevölkerungszahl dar.

A.3.1

Verteilung der Wahlkreise auf die Bundesländer

§3 Abs. 1 Nr. 2 BWG regelt die Verteilung der Wahlkreise auf die Bundesländer
mithilfe der Divisormethode mit Standardrundung.1 Im Falle eines Bundeslandes
mit Regierungsbezirken haben wir in einer weiteren Anwendung der Divisormethode die Wahlkreise auf die Regierungsbezirke verteilt (s. Tab. 8).
Durch diese Zuteilung entsteht pro Bundesland bzw. Regierungsbezirk einespezifische durchschnittliche Wahlkreisbevölkerung, die von der gesamtdeutschen
durchschnittlichen Wahlkreisbevölkerung abweicht (s. Spalte ∅Abw in Tab. 8).
Diese Abweichungen sind der nötigen Rundung bei der ganzzahligen Verteilung
der Wahlkreise geschuldet. Es ist möglich, dass diese Abweichungen die 15%oder gar 25%-Grenze reißen. Im Falle von RB Gießen im Szenario 200 WK ist
eine zulässige Einteilung von den 2 zugewiesenen Wahlkreisen nicht möglich.2
Somit werden in dem Szenario RB Gießen und RB Kassel gemeinsam betrachtet.
1

Bei sämtlicher Anwendung der Divisormethode haben wir die Software BAZI (Version 2014.11, www.uni-augsburg.de/bazi) von F. Pukelsheim genutzt.
2
Man beachte: Bei Wahl von 200 WK könnten leichte Bevölkerungsbewegungen dazu
führen, dass sogar in Bundesländern Saarland oder Bremen keine zulässige Einteilung
möglich ist. Vgl. dazu (Goderbauer, 2016, Kapitel 7).

— Anhang ——————————————————— 11
Tabelle 8. Wahlkreisansprüche (WKA) der Bundesländer und deren Regierungsbezirke sowie dadurch entstehende durchschnittliche Abweichung (∅Abw) von gesamtdeutscher durchschnittlicher Wahlkreisbevölkerung für Wahlkreisanzahlen 299, 250 und 200.
Szenario
299 WK
Bundesland / RB

DtBev

Schleswig-Holstein
2.668.573
Meckl.-Vorpommern
1.543.746
Hamburg
1.534.643
Niedersachsen
7.256.379
Bremen563.147
Brandenburg
2.394.787
Sachen-Anhalt
2.122.767
Berlin2.974.717
Nordrhein-Westfalen
15.627.774
RB Düsseldorf
4.424.694
RB Köln
3.852.775
RB Münster
2.349.929
RB Detmold
1.854.532
RB Arnsberg
3.145.844
Sachsen
3.898.328
Hessen5.267.135
RB Darmstadt
3.225.903
RB Gießen
933.875
RB Kassel
1.107.357
RB Gießen & Kassel 2.041.232
Thüringen2.056.954
Rheinland-Pfalz
3.645.395
Bayern11.358.690
RB Oberbayern
3.867.666
RB Niederbayern
1.112.718
RB Oberpfalz
1.014.600
RB Oberfranken
992.187
RB Mittelfranken
1.521.839
RB Unterfranken
1.204.659
RB Schwaben
1.645.021
Baden-Württemberg
9.362.146
RB Stuttgart
3.436.715
RB Karlsruhe
2.362.123
RB Freiburg
1.953.568
RB Tübingen1.609.740
Saarland
890.308

11
6
6
30
2
10
9
12
64
18
16
10
7
13
16
22
13
4
5
–
8
15
46
16
4
4
4
6
5
7
38
14
10
8
6
4

Deutschland

299

73.165.489

250 WK

WKA ∅Abw WKA
−0,9%
5,1%
4,5%
−1,2%
15,1%
−2,1%
−3,6%
1,3%
−0,2%
0,5%
−1,6%
−4,0%
8,3%
−1,1%
−0,4%
−2,2%
1,4%
−4,6%
−9,5%
–
5,1%
−0,7%
0,9%
−1,2%
13,7%
3,7%
1,4%
3,7%
−1,5%
−4,0%
0,7%
0,3%
−3,5%
−0,2%
9,6%
−9,0%

200 WK∅Abw WKA

∅Abw

9
1,3%
5
5,5%
5
4,9%
25 −0,8%2 −3,8%
8
2,3%
7
3,6%
10
1,6%
54 −1,1%
16 −5,5%
13
1,3%
8
0,4%
6
5,6%
11 −2,3%
13
2,5%
18
0,0%
11
0,2%
3
6,4%
4 −5,4%––
70,4%
13 −4,2%39 −0,5%
13
1,7%
4 −4,9%4 −13,3%
3
13,0%
5
4,0%
4
2,9%
6 −6,3%32
0,0%
12 −2,1%
80,9%
7 −4,6%
5
10,0%
3
1,4%

7
4,2%
4
5,5%
4
4,9%
20 −0,8%
2 −23,0%7 −6,5%
6 −3,3%8
1,6%
43 −0,7%
120,8%
11 −4,3%
6
7,1%
5
1,4%
9 −4,5%
11 −3,1%
142,8%
9 −2,0%
2
27,6%
3
0,9%
5
11,6%
6 −6,3%
10 −0,4%
310,2%
11 −3,9%
3
1,4%
3 −7,6%
3 −9,6%
4
4,0%
3
9,8%
4
12,4%
25
2,4%
9
4,4%
7 −7,8%
5
6,8%
4
10,0%
21,7%
2

250

200

— Anhang ——————————————————— 12
A.4

Daten: Geometrie und Bevölkerung

Um Wahlkreise automatisiert mit mathematischen Methoden einteilen zu können, werden Bevölkerungsdaten und detaillierte Informationen zu Grenzverläufen, d.h. der Geometrie des Wahlgebiets benötigt. Beispielsweise bestimmen wiranhand von Grenzverläufen automatisiert die Nachbarschaftsbeziehungen zwischen Gemeinden. Diese Informationen werden benötigt um den Zusammenhang
der Wahlkreisgebiete sicherzustellen. Daten der Grenzverläufe verschiedener administrativer Ebenen werden außerdem benötigt, um die Zielfunktion „administrative Grenzen einhalten“ umzusetzen (vgl. Abschnitt A.2.2).
Die in dieser Arbeit verwendeten Daten basieren hauptsächlich auf der vom
Bundeswahlleiter zur Verfügung gestellten Basiskarte zum Stichtag 30.09.2017.3
Die im Dateiformat Shapefile vorliegende Basiskarte enthält neben Geometrien
auch Daten der Deutschen Bevölkerung zum angegebenen Stichtag.
Die Basiskarte ist jedoch im Falle von bevölkerungsreichen Städte, die bei
der Wahlkreiseinteilung auf mehr als einen Wahlkreis aufgeteilt werden müssen,
nicht nutzbar. Diese bevölkerungsreichen Städte sind in der Basiskarte nicht detailliert auf der Ebene von Stadtteilen und/oder -bezirken angegeben. Wir haben
daher die Basiskarte des Bundeswahlleiters um Geometrien und Bevölkerungsdaten von Stadtbezirken, -teilen o.ä. der 17 bevölkerungsreichsten deutschen
Städte ergänzt. Diese 17 Städte nennen wir im folgenden große Städte. Die dabei verwendeten Daten erhielten wir auf Anfrage zumeist bei den Städten bzw.
Landeswahlleitungen (s. Tabellen 11 und 12).
A.4.1

Große Städte und von uns verwendete Verwaltungsebenen

Die in Tabellen 9 und 10 angegebenen Städte sind diejenigen, um dessen Verwaltungsebenen unterhalb der Gemeindeebene wir die Basiskarte des Bundeswahlleiters ergänzt haben. Es sind die 17 bevölkerungsreichsten Städte Deutschlands.
Die kleinste dabei betrachtete Stadt ist Wuppertal. Diese hat in den beiden Szenarien 250 und 200 WK aufgrund ihrer Bevölkerungszahl Anspruch auf knapp
weniger als einen Wahlkreis. Wir haben festgelegt, dass dies das Kriterium seinsolle, keine weiteren Städte in der Basiskarte mit Gebieten unterhalb der Gemeindeebene einzupflegen. Unsere Berechnungsergebnisse bei den Wahlkreiseinteilungen zeigten nachträglich, dass diese Wahl passend war.
Das Einteilungsziel bzgl. der administrativen Grenzen gibt vor, Grenzen derKreise und kreisfreien Städte möglichst einzuhalten. In den Bundesländern Berlin, Hamburg und Bremen gibt es diese Ebene nicht. Die in Tabelle 9 für die
Stadtstaaten jeweils angegebene 1. Verwaltungsebene (VWE) sehen wir als diejenige Verwaltungsebene an, dessen Grenzen wir in den Stadtstaaten anstreben
einzuhalten.
3

Basiskarte zum Stichtag 30.09.2017 von Bundeswahlleiter, Statistisches Bundesamt,
Wiesbaden, 2018; Grundlage des Shapefiles der Basiskarte ist das Produkt VG 250
des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie (BKG) vom 01.01.2016.

— Anhang ——————————————————— 13
Tabelle 9. Unterteilte Städte in den Stadtstaaten Berlin, Hamburg und Bremen.

4

1. VWE

2. VWE# Bezeichnung# Bezeichnung

Rg.

Stadt

DtBev

1.

Berlin2.974.717 12 Bezirke2.
12.

Hamburg 1.534.643
Bremen6469.087

78

Abgeordnetenhauswahlkreise5

7 Bezirke
104 Stadtteile
5 Stadtbezirke 19 + 4 Stadt- + Ortsteile7

Tabelle 10. Unterteilte Städte in den Flächenländern.
WKA unger. bei

4

DtBev

1. VWE

Rg. Stadt

BL

3.
4.
5.
6.
7.

München
Köln
Frankfurt aM
Leipzig
Dresden

BY 1.087.642
NW
871.136HE
530.296SN
527.270SN
511.939

3,72
2,98
1,81
1,80
1,75

2,97
2,38
1,45
1,44
1,40

25
9
16
10
10

Stadtbezirke
Stadtbezirke
Ortsbezirke
Stadtbezirke

8.
9.
10.
11.
13.
14.
15.
16.
17.

Düsseldorf
Essen
DortmundStuttgart
Hannover8
Nürnberg
Duisburg
BochumWuppertal

NW
NW
NW
BW
NI
BY
NW
NW
NW

1,69
1,69
1,66
1,63
1,52
1,38
1,36
1,10
0,98

1,35
1,35
1,33
1,30
1,21
1,10
1,09
0,88
0,79

10
9
12
23
13
10
7
6
10

Stadtbezirke
Stadtbezirke
Stadtbezirke
Stadtbezirke
Stadtbezirke
stat. Stadtteile9
Stadtbezirke
Stadtbezirke
Stadtbezirke

495.324494.207486.844476.146443.500
402.853
398.044320.852
287.618250 WK 200 WK # Bezeichnung

Ortsämter mit zugeordneten Ortschaften

Rang in der Liste deutscher Gemeinden/Städte absteigend sortiert nach DtBev.
Das Büro des Bundeswahlleiters teilte uns von der Landeswahlleitung Berlins mit,
dass in der Praxis für die Einteilung von Bundestagswahlkreisen in Berlin die Wahlkreise für die Wahl zum Abgeordnetenhaus als Basis herangezogen werden.
6
Bundesland Bremen besteht aus den beiden kreisfreien Städten Bremen und Bremerhaven. Bremerhaven ist eine vergleichsweise kleine Stadt (94.060 DtBev) und ist
innerhalb des Bundeslandes Bremen lediglich mit einem Gebiet des Stadtteils Häfen
benachbart (Vgl. Link in Fußnote 7). Bremerhaven ist somit in den für unsere Arbeit
verwendeten Daten nicht zu unterteilen.
7
In der 2. VWE von Bremen existieren 4 Ortsteile, die keinen Stadtteilen zugeordnet
sind. In einer 3. VWE sind die 19 Stadtteile wiederum in Ortsteile partitioniert, vgl.
https://www.statistik.bremen.de/sixcms/media.php/13/
RegionaleGliederung_20130419.pdf, Zugriff 18.07.2018.
8
Hannover ist die einzige große Stadt, die keine kreisfreie Stadt ist. Sie gehört Kreis
Region Hannover an. Um Stadtbezirke Hannovers trotzdem möglichst zusammenzuhalten, haben wir für die Berechnungen Hannover als kreisfreie Stadt angesehen.
9
Die 1. VWE von Nürnberg besteht aus 10 statistischen Stadtteilen.
5

— Anhang ——————————————————— 14
Die Tabellen 11 und 12 dokumentieren die Quellen und ggf. Lizenzen derverwendeten Daten. Falls Städte uns keine passenden Geometriedaten liefern
konnten oder nur unter einer Lizenz, die eine Weitergabe und Veröffentlichungunsererseits einschränkte, haben wir auf Geometriedaten von OpenStreetMap(www.openstreetmap.org) zurückgegriffen.
Die Stadtaußengrenzen sämtlicher Stadtteilgeometriedaten stimmen nur selten exakt mit den Außengrenzen der Stadt in der Basiskarte überein. Bei Einpflegung der detaillierten Stadtgeometriedaten in die Basiskarte haben wir mit
Sorgfalt auftretende Überlappungen und entstandene Gebietslöcher gelöst.

Tabelle 11. Quellenangaben der verwendeten Daten großer Städte.
Stadt

Quelle und ggf. Lizenz

BerlinGeo:

Amt für Statistik Berlin-Brandenburg 2018,
CC-BY-3.0-Namensnennung Lizenz (creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/)Bev: Amt für Statistik Berlin-Brandenburg
Hamburg
Geo: Statistisches Amt für Hamburg und Schleswig-Holstein, 2018
Bev: Statistisches Amt für Hamburg und Schleswig-Holstein
BremenGeo: OpenStreetMap contributors, openstreetmap.org/copyright, 10.06.2015
Bev: Statistisches Landesamt Bremen
München
Geo: GeodatenService, München
Bev: Statistisches Amt München
Köln
Geo:

Offene Daten Köln, Creative Commons Namensnennung 3.0 DE(creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/), Stand 07.03.2018

Bev: Referat Wahlen, Geschäftsbereich Statistik, IT.NRW
Frankfurt am Main
Geo:

Open Data Portal Offene Daten Frankfurt, Stadt Frankfurt am Main,
Datenlizenz Deutschland - Namensnennung - Version 2.0(www.govdata.de/dl-de/by-2-0), Stand 16. Oktober 2015

Bev: Bürgeramt, Statistik und Wahlen, Stadt Frankfurt am Main
Leipzig
Geo:

Stadt Leipzig, Amt für Statistik und Wahlen, 2018, Stand: 15.12.2017,
Datenlizenz Deutschland Namensnennung 2.0 (www.govdata.de/dl-de/by-2-0)

Bev: Stadt Leipzig, Amt für Statistik und Wahlen, 2018
Dresden
Geo: OpenStreetMap contributors, openstreetmap.org/copyright, 09.01.2016
Bev: Kommunale Statistikstelle, Dresden
Düsseldorf
Geo: Vermessungs- und Katasteramt, Düsseldorf
Bev: Referat Wahlen, Geschäftsbereich Statistik, IT.NRW

— Anhang ——————————————————— 15
Tabelle 12. (Forts. Tab. 11) Quellenangaben der verwendeten Daten großer Städte.
Stadt

Quelle und ggf. Lizenz

Essen
Geo: OpenStreetMap contributors, openstreetmap.org/copyright, 09.01.2016
Bev: Referat Wahlen, Geschäftsbereich Statistik, IT.NRW
Dortmund
Geo: Vermessungs- und Katasteramt, Dortmund
Bev: Referat Wahlen, Geschäftsbereich Statistik, IT.NRW
Stuttgart, Geo & Bev:
Abteilung Bevölkerung und Wahlen, Statistisches Amt, Stuttgart
HannoverGeo: Fachbereich Planen und Stadtentwicklung, Hannover
Bev: Sachgebiet Wahlen und Statistik, Hannover
Nürnberg, Geo & Bev:
Amt für Stadtforschung und Statistik für Nürnberg und Fürth, 2018
(Bem.: Es gilt der mit der Stadt Nürnberg vereinbarte Vertrag über die
Verwendung von Daten. Stadt Nürnberg (Statistikinfo@stadt.nuernberg.de)muss über Veröffentlichungen der Daten informiert werden.)Duisburg
Geo: Amt für Baurecht und Bauberatung, Duisburg
Bev: Referat Wahlen, Geschäftsbereich Statistik, IT.NRW
BochumGeo: OpenStreetMap contributors, openstreetmap.org/copyright, 23.01.2016
Bev: Referat Wahlen, Geschäftsbereich Statistik, IT.NRW
Wuppertal
Daten Wuppertal, Stadt Wuppertal,
Geo: Offene
CC-BY-4.0, offenedaten-wuppertal.de, 04.07.2018
Bev: Referat Wahlen, Geschäftsbereich Statistik, IT.NRW

A.4.2

Melderegisterzahlen an amtliche Bevölkerungszahl anpassen

Den Statistischen Ämtern des Bundes und der Länder liegen Daten der Bevölkerungsfortschreibung auf Grundlage des Zensus 2011 bis zur Verwaltungsebene
der Gemeinden in Deutschland vor – jedoch nicht unterhalb der Gemeindeebene. Diese Bevölkerungszahlen werden die amtlichen Bevölkerungszahlen genannt.
Um in bevölkerungsreicheren Städten und insbesondere in den Bundesländern
Berlin, Hamburg und Bremen Wahlkreise einteilen zu können, werden Bevölkerungdaten unterhalb der Gemeindeebene benötigt.
Grundsätzlich weichen die Bevölkerungszahlen der amtlichen Statistik unddie der Melderegister der Städte voneinander ab (vgl. Tabelle 13).10 Um diesen
10

Im Falle der Städte von NRW lieferte uns des Referat Wahlen, Geschäftsbereich Statistik, IT.NRW Bevölkerungsdaten unterhalb der Gemeindeebene zum gewünschten
Stichtag, die in der Summe schon der amtlichen Bevölkerungszahl entsprechen. D.h.
für diese Städte haben wir keine Umrechnung mehr vorzunehmen, haben jedoch auchkeinen Einblick wie diese vollzogen wurde.

— Anhang ——————————————————— 16
Umstand zu bereinigen, ist es in der Praxis üblich, dass die Zahlen der Melderegister der Städte genutzt werden, um die amtliche Bevölkerungszahl der Stadt
anteilig auf die Stadtuntergebiete zu verteilen. Nach unserem Wissen ist nicht
vorgeschrieben, wie dies zu tun ist. Im Folgenden legen wir dar, nach welchem
Vorgehen wir dies für unsere Arbeit gemacht haben.
Tabelle 13. Abweichungen zwischen Melderegister der Stadt und amtlicher Statistik.
DtBev 30.09.2017
Stadt

amtlichBerlin2.974.717
Hamburg
1.534.643
München
1.087.642
Frankfurt am Main
530.296
Leipzig
527.270
Dresden511.939
Stuttgart
476.146
Bremen469.087
Hannover443.500
Nürnberg
402.853

Melderegister11 Abweichung2.999.707
1.558.625
1.108.889
522.041531.528514.997455.560
465.064443.536410.829

0,84%
1,56%
1,95%
−1,56%
0,81%
0,60%−4,32%−0,86%
0,01%
1,98%

Vorgehen um Melderegisterzahlen an amtliche Statistik anzupassen
1) Melderegisterdaten mit Stichtag 30.09.2017.
Einzelne Städte verfügen nicht über Melderegisterdaten zum Stichtag 30.09.2017,sondern nur über welche zu den Stichtagen 30.06.2017 und 31.12.2017. Wenn diesder Fall ist, bilden wir pro Stadtuntergebiet das arithmetische Mittel der Bevölkerungszahlen der beiden vorliegenden Stichtage und verwenden dieses Mittel als
Bevölkerungszahl zum Stichtag 30.09.2017. Möglicherweise ist dieser Wert nicht
ganzzahlig; dies ist für den nachfolgenden Schritt jedoch nicht problematisch.
2) Zielgröße amtliche Bevölkerungszahl.
Ausgehend von den Bevölkerungszahlen der Stadtuntergebiete zum Stichtag
30.09.2017 verwenden wir die Divisormethode mit Standardrundung um Bevölkerungszahlen der Stadtuntergebiete zu erhalten, die in der Summe der amtlichen
Bevölkerungszahl der Stadt entsprechen.

11

Für Berlin, Hamburg und Frankfurt am Main lagen nur Melderegisterdaten zu Stichtagen 30.06.2017 sowie 31.12.2017 vor. Die in Tabelle 13 angegebene Melderegisterzahlen zum 30.09.2017 wurden anhand Teil 1) des beschrieben Vorgehens berechnet.

— Anhang ——————————————————— 17
A.4.3

Virtuelle Benachbarungen von Gebieten

Wie erläutert berechnen wir Benachbarungen zwischen Gebieten automatisiert
aus den Geometriedaten. Es gibt jedoch Gebiete, z.B. Inseln oder Exklaven, dienicht mit anderen Gebieten benachbart sind. Um auch diese nicht-angeschlossenen
Gebiete in zulässige, d.h. zusammenhängende Wahlkreise einteilen zu können,
haben wir in den Daten folgende sogenannte virtuelle Benachbarungen ergänzt.
Hamburg
Insel Neuwerk ist nicht mit restlichem Festland von Hamburg verbunden. Da Neuwerk zu dem
Bezirk Hamburg-Mitte gehört und dessen Stadtteil Finkenwerder der Insel (über die Elbe) am örtlichnächsten ist, werden Neuwerk und Finkenwerder in unseren Daten virtuell benachbart.
– Stadtteil Neuwerk (02 0 00 0000 000_1 21) und Stadtteil Finkenwerder (02 0 00 0000 000_1 20)

HessenDer Kreis Bergstraße ist nicht zusammenhängend. Im Sinne des Einteilungsziels „administrative
Grenzen einhalten“ wollen wir ermöglichen, dass der Kreis Bergstraße voll in einem Wahlkreis liegenkann, ohne dass Gemeinden vom Kreis Odenwaldkreis mit in diesem Wahlkreis liegen müssen, damit
Zusammenhang vorliegt. Somit ergänzen wir folgende virtuelle Benachbarung:– Gemeinde Wald-Michelbach (06 4 31 0021 021) und Gemeinde Hirschhorn (06 4 31 0012 012)

Baden-Württemberg
Die Gemeinde Büsingen (am Hochrhein) ist als Exklave gänzlich von Schweizer Staatsgebiet umgeben. Für eine Wahlkreiseinteilung auf Ebene der Gemeindeverbände, wie von uns durchgeführt, ist
keine virtuelle Benachbarung zu ergänzen, da die Gemeinden Büsingen, Gailingen und Gottmadingen einen Gemeindeverband bilden.

Schleswig-Holstein
1) Die Gemeinde Fehmarn (01 0 55 0046 046) ist isoliert vom Festland. Da sie alleine einen Gemeindeverband (01 0 55 0046) bildet, wird auf der Ebene der Gemeindeverbändeeine eine virtuelle
Benachbarung eingeführt.
– GVB Fehmarn (01 0 55 0046) und GVB Oldenburg-Land (01 0 55 5543)
2) Die Gemeinde Helgoland (01 0 56 0025 025) ist isoliert vom Festland, bildet alleine einen Gemeindeverband und liegt im Kreis Pinneberg (01 0 56).
– GVB Helgoland (01 0 56 0025) und GVB Elmshorn-Land (01 0 56 5616)
3) Der Gemeindeverband Föhr-Amrum (01 0 54 5488) und der Gemeindeverband Pellworm (01 0 54 5459)
sind vom Festland isoliert. Folgende virtuelle Benachbarungen werden hinzugefügt:
–
–
–
–
–
–

GVB Föhr-Amrum (01 0 54 5488) und GVB Sylt (01 0 54 0168)
GVB Föhr-Amrum (01 0 54 5488) und GVB Südtondern (01 0 54 5489)
GVB Föhr-Amrum (01 0 54 5488) und GVB Pellworm (01 0 54 5459)
GVB Pellworm (01 0 54 5459) und GVB Reußenköge (01 0 54 0108)
GVB Pellworm (01 0 54 5459) und GVB Nordsee-Treene (01 0 54 5492)
GVB Pellworm (01 0 54 5459) und GVB Eiderstedt (01 0 54 5417)

Mecklenburg-Vorpommern
Der Gemeindeverband Insel Poel (13 0 74 0035) ist vom Festland isoliert.
– GVB Insel Poel (13 0 74 0035) und GVB Neuburg (13 0 74 5456)
Die restlichen (Halb-) Inseln sind über Gemeindeverbünde mit dem Festland verbunden.

— Anhang ——————————————————— 18
Niedersachsen
1) Gemeindeverband Borkum (03 4 57 0002) und Gemeindeverband Insel Lütje Hörn (03 4 57 9501)
sind nicht mit Festland verbunden. Beide liegen im Kreis Leer.
– GVB Borkum (03 4 57 0002) und GVB Bunde (03 4 57 0024)– GVB Insel Lütje Hörn (03 4 57 9501) und GVB Bunde (03 4 57 0024)
2) Gemeindeverband Nordseeinsel Memmert (03 4 52 9501), Gemeindeverband Juist (03 4 52 0013),
Gemeindeverband Norderney (03 4 52 0020) und Gemeindeverband Baltrum (03 4 52 0002) sindnicht mit Festland verbunden. Alle liegen im Kreis Aurich.
––––

GVB Nordseeinsel Memmert (03 4 52 9501) und GVB Norden (03 4 52 0019)
GVB Juist (03 4 52 0013) und GVB Norden (03 4 52 0019)
GVB Norderney (03 4 52 0020) und GVB Hage (03 4 52 5403)
GVB Baltrum (03 4 52 0002) und GVB Dornum (03 4 52 0027)

3) Gemeindeverband Langeoog (03 4 62 0007) und Gemeindeverband Spiekeroog (03 4 62 0014) sindnicht mit Festland verbunden. Beide liegen im Kreis Wittmund.
– GVB Langeoog (03 4 62 0007) und GVB Esens (03 4 62 5401)– GVB Spiekeroog (03 4 62 0014) und GVB Wittmund (03 4 62 0019)
4) Gemeindeverband Wangerooge (03 4 55 0021) ist nicht mit Festland verbunden.
– GVB Wangerooge (03 4 55 0021) und GVB Wangerland (03 4 55 0020)

A.5

AbkürzungenBundesland
Deutsche Bundestagswahl
BVerfG Bundesverfassungsgericht
BW, BY, BE, ... Abkürzungen derNamen der deutschen
Bundesländer
BWG Bundeswahlgesetz
DtBev, Bev, Bevölkerungszahl Deutsche
Bevölkerung, Stichtag 30.09.2017(wenn nicht anders angegeben)

Geometriedaten
Gemeindeverband
Rg.
Rang
VWE Verwaltungsebene
WK Wahlkreis(e)WKA Wahlkreisanspruch
WKE Wahlkreiseinteilung
unger. ungerundet
RB
Regierungsbezirk

BL

Geo

BTW

GVB

Sebastian Goderbauer, M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Doktorand
E-Mail: goderbauer@or.rwth-aachen.deGeorg Wicke, B.Sc.
Studentische Hilfskraft

Prof. Dr. Marco Lübbecke
Universitätsprofessor, Lehrstuhlinhaber
E-Mail: luebbecke@or.rwth-aachen.de

RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Operations Research
Kackertraße 7, 52072 Aachen
www.or.rwth-aachen.de